「多模态系统」共找到 2525 篇相关文章
4万多名作者挤破头，CVPR 2025官方揭秘三大爆款主题， 你卷对方向了吗？
CVPR 2025 官方根据 4 万多名作者 13008 份投稿，总结出计算机视觉热门的三大方向，即基于多视角与传感器的 3D 技术、图像与视频合成、多模态学习（视觉、语言和推理），并介绍了各方向热门原因。
在AI社会抓「内鬼」？上海AI Lab推出首个多智能体极端事件解释框架
2023年起多智能体系统成人类社会数字镜像，但复杂系统会自发涌现极端事件。上海AI Lab等团队推出解释框架，用沙普利值拆解风险，发现极端事件五大演化规律，还能提前防控风险。
腾讯AngelSlim重磅升级！面向全模态的大模型压缩算法工具包，推理速度飙升 1.8倍！
近年来，推理阶段的成本等因素制约大模型规模化应用。腾讯混元升级的 AngelSlim 围绕 Eagle3 投机采样训练范式构建系统化实现，支持多模态场景，最高可实现 1.9× 推理加速，还具备多亮点。
空间智能终极挑战MMSI-Video-Bench来了，顶级大模型全军覆没
上海人工智能实验室 InternRobotics 团队推出空间智能视频基准 MMSI-Video-Bench，对主流多模态大模型进行评测。该基准题型全面、问题具挑战性，视频数据多样，能针对性测评。结果显示模型与人类差距显著，明确了能力瓶颈。
以前写文排版60分钟，现在 Claude Code 3分钟
作者分享AI写作系统，用AI梳理复杂逻辑生成配图，进行个性化排版、一键出稿。介绍必需工具如Obsidian、PicGo、Claude Code等，还提供具体配置教程、进阶玩法，如规范写作、生成逻辑图、定制风格。
大模型如何准确读懂图表？微软亚研院教它“看、动手、推理”
多模态大模型处理结构化图像有误差放大、推理难等问题。微软亚洲研究院等提出PixelCraft，以高保真图像处理与非线性多智能体推理为支柱，提升结构化图像理解性能，在多基准上有增益。
更长的推理链反而导致更多幻觉，MLLMs 幻觉解法仅「抄作业」还不够？摘要
近日，斯坦福等校学者发现，更长推理链会让 MLLMs 产生更强幻觉。MLLMs 幻觉不仅涉及语言偏差，还有跨模态语义失配。主流多模态架构在结构设计和训练机制上的潜在失衡，是幻觉频发的主因。
AI窗口期只剩3-4年，98%的企业却高估了自身的技术成熟度
麻省理工学院报告显示，企业级AI试点仅约5%进入生产环节并产生回报。多数企业高估自身AI成熟度，落地难源于技术与组织发展速度不匹配。企业需系统重构，窗口期只剩3 - 4年。
五份专利曝光，长文拆解特斯拉V3灵巧手技术路线
特斯拉Optimus人形机器人量产计划因灵巧手难题被搁浅。4月16日，世界知识产权组织公布其第三代灵巧手5项专利，文章从整体构型、前臂、手腕等方面拆解其技术路线，各部分紧密协作，体现系统思维。
Harness is the New Dataset：模型智能提升的下一个关键方向
文章指出当基模能力成熟，决定 agent 上限的是围绕模型搭建的系统，即 harness engineering。介绍其组件、设计原则，探讨模型与 harness 关系，还列举创业机会项目，最后推测下一范式是 Coordination Engineering。